The invention discloses a tool condition monitoring and life prediction system based on multi-source information fusion, which includes information acquisition module, signal pre-processing module, condition monitoring module, life prediction module and remote monitoring module; information acquisition module collects parameter information of hobs and sends it to status monitoring module and/or life prediction module after pre-processing by signal pre-processing module. The status monitoring module outputs the hob status, the life prediction module outputs the remaining life of the hob, and the output results of the status monitoring module and the life prediction module can be viewed directly in the field, as well as remotely. The method realizes visual management by real-time monitoring key parameters of hob force, wear, speed and shape by hob monitoring device. By analyzing and processing hob related signals, the state of hob can be monitored in real time and the remaining life of hob can be predicted. It communicates with remote monitoring module for relevant engineering managers to view through mobile phones, remote PC terminals, etc. Humanized auxiliary judgement is as follows: Whether to change the tool.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统
本专利技术属于刀具监测
，具体涉及一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统。
技术介绍
目前全断面隧道掘进机在施工过程中对刀盘刀具的检查，首先必须停机，无法在掘进过程中观察刀具磨损情况，严重影响了工程进度。刀盘刀具的区域是一个未支护区域，且土仓为密闭的高压环境，对检修人员自身素质要求较高，换刀过程费时费力，且容易出现安全事故。对设备本身而言，刀具损坏后才能进行维修或更换，掘进过程中施工人员无法知道滚刀的工作状态，只有在刀具出现严重损坏对掘进进度造成较大影响时，进行检刀、换刀工作，对施工效率和施工经济性造成影响。目前国内外相关企业已开展了滚刀监测研究，但仍处于起步阶段，但对信息的利用率较低，无法提前预知滚刀的剩余寿命。
技术实现思路
针对上述现有技术中描述的不足，本专利技术提供一种基于多源信息的滚刀监控系统，通过对滚刀相关信号的分析处理，知晓滚刀的工作状态，判断是否出现故障，并预测滚刀剩余寿命，人性化的辅助盾构司机判断是否更换刀具。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于多源信息融合的刀...
【技术保护点】
1.一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：包括信息采集模块、信号预处理模块、状态监测模块、寿命预测模块和远程监测模块；所述信息采集模块采集滚刀的参数信息，通过信号预处理模块预处理后发送至状态监测模块和/或寿命预测模块，状态监测模块接收滚刀参数信息并处理后输出滚刀状态，寿命预测模块接收滚刀参数并处理后输出滚刀的剩余寿命，状态监测模块和寿命预测模块的输出结果直接现场查看并输送至远程监测模块。
【技术特征摘要】
1.一种基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：包括信息采集模块、信号预处理模块、状态监测模块、寿命预测模块和远程监测模块；所述信息采集模块采集滚刀的参数信息，通过信号预处理模块预处理后发送至状态监测模块和/或寿命预测模块，状态监测模块接收滚刀参数信息并处理后输出滚刀状态，寿命预测模块接收滚刀参数并处理后输出滚刀的剩余寿命，状态监测模块和寿命预测模块的输出结果直接现场查看并输送至远程监测模块。2.根据权利要求1所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述滚刀参数信息，包括工作参数和工艺参数；所述工作参数包括转速、滚刀力、力矩、刀轴振动；转速，通过转速传感器获得；滚刀力和力矩，通过六维力传感器获得；刀轴振动，通过加速度传感器或速度传感器获得；所述工艺参数包括刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量；刀圈外形轮廓，通过测距传感器采集到得到；温度，通过温度传感器获得；刀圈磨损量，通过电涡流传感器获得。3.根据权利要求1或2所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述信号预处理模块对对转速、滚刀力、力矩、刀轴振动、刀圈外形轮廓、温度、刀圈磨损量分别进行信号放大和滤波处理。4.根据权利要求3所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：所述状态监测模块，对获得的参数信息进行处理得到滚刀的工作状态。5.根据权利要求4所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：状态监测模块的处理步骤为：S1，提取预处理后的工作参数信息的信号关键特征；提取适用的方法为支持向量机、深度神经网络算法、BP神经网络算法、小波分析算法、主成分分析算法中的至少一种；S2，结合信号关键特征和滚刀工艺参数建立征兆集；S3，将获取的征兆集与滚刀历史数据的知识库、滚刀相关参数阈值的知识库进行对比；S4，将步骤S3得到的结果通过正向推理得到滚刀故障假设集；S5，逆向推理验证故障假设集，若验证正确则将推理结果进行模糊化处理，将模糊量词与数值区间一一对应；所述模糊量词包括肯定、很可能、可能、有点可能、可能性小、不可能；与模糊量词一一对应的数值区间为1、0.8、0.6、0.4、0.2、0；S6，选择阈值报警或人机交互方式在工控机上显示参数信息和推理结果，根据工控机的显示结果判断滚刀的工作状态，从而判断是否进行换刀操作。6.根据权利要求5所述的基于多源信息融合的刀具状态监测及寿命预测系统，其特征在于：在步骤S2中，具体步骤为：S2.1，对滚刀工艺参数信息中的温度以及工作参数信息中的力、力矩、刀轴振动幅值计算征兆隶属度μ(x)，征兆隶属度μ(x)通式为：参数升高时：参数降低时：其中，参数允许的取值区间是[min,max]，正常值落于区间[a,b]，且根据征兆隶属度μ(x)的值为滚刀工作状态的判断提供依据；S2.2，根据步骤S2.1得到的征兆隶属度并结合获得的参数信息建立征兆集；所述征兆集，包括参数类型、参数名称和参数属性；所述参数类型，包括工作状态、频域特征、时域特征、相关工艺参数和基本监测信息；所述工作状态包括四个参数，分别为转速状态、负荷状态、振幅与转速的关系、振幅与负荷的关系；所述转速状态的参数属性，包括稳速、变速、速度下降、停转；所述负荷状态的参数属性，包括不变、上升、下降；所述振幅与转速的关系的参数属性，包括随转速变化明显、随转速变化不明显；所述振幅与负荷的关系的参数属性，包括随负荷变化明显、随负荷变化不明显；所述频域特征包括两个参数，分别为幅值和幅值变化；所述幅值的参数属性，包括较大；所述幅值变化的参数属性，包括基本不变、缓慢上升、缓慢下降、突然上升、突然下降、周期性变化、不规则变化；所述时域特征包括两个参数，分别为幅值变化趋势和波形状态；所述幅值变化趋势的参数属性，包括基本不变、缓慢上升、缓...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭顺辉，贾连辉，赵梦媛，文勇亮，姜礼杰，
申请(专利权)人：中铁工程装备集团有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41
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